Rozpoznawanie emocji na twarzy

Rafał Kocoń 226467

2

1. Pogląd.

2. Podział emocji.

3. Rozpoznawanie.

4. Porównanie narzędzi.

5. Zastosowanie.

Agenda

3

Pogląd

4

• Platon – emocje jako podstawowa część umysłu.

• Arystoteles – emocje, rozum i cnota przeplatają się.

• Konfucjanizm – emocje naturalne człowiekowi – „Qinq” (od 4 do 7 wyróżnionych)

Starożytność

5

• Paul Ekman – stworzenie listy podstawowych emocji.

• Założenie, że emocje powinny być wspólne na poziomie międzykulturowym.

• Różne modele – od 6 do 22 różnych emocji (Ekman, Parrot, Frijda, Plutchik, Tomkins, Matsumoto)

XX wiek

6

• Koncepcja podstawowych emocji jest kwestią dyskusyjną.

• Związek podstawowych emocji z aktywnością poszczególnych struktur mózgu.

• Dowody na brak uniwersalnego systemu emocji między kulturami.

Obecnie

7

Podział

8

Podział dyskretny

9

Podział wielowymiarowy

10

Podział hybrydowy

11

Rozpoznawanie

12

Detekcja twarzy

13

Rozpoznawanie emocji

14

Przetwarzanie filmu

15

Porównanie

16

Porównanie

17

Porównanie

18

Porównanie

19

Porównanie

20

Porównanie

21

• Convolutional Neural Networks (CNN)

– Multi-task (multi-attribute) networks for both regression and classification

– Region proposal networks

• Recurrent Neural Networks (RNN)

– Long Short-Term Memory (LSTM)

– Deep Recurrent Non-Negative Matrix Refactorization (DR-NMF)

– CNN + RNN nets

Stosowane sieci neuronowe

22

Zastosowanie

23

Samochody

24

Rozmowy kwalifikacyjne

25

Reklamy

26

System „rozpoznawania emocji” w Sinkiangu

27

Emotion Miner

28

• https://medium.com/@neurodatalab/emotion-classification-at-the-heart-of-affective-computing-f80a3bd45d96

• https://towardsdatascience.com/face-detection-recognition-and-emotion-detection-in-8-lines-of-code-b2ce32d4d5de

• https://www.affectiva.com/how/deep-learning-at-affectiva/

• https://go.affectiva.com/auto

• https://www.techspot.com/news/82611-china-testing-emotion-recognition-systems-xinjiang.html

• https://dzone.com/articles/practical-use-cases-of-facial-emotion-detection-us

• https://www.affectiva.com/product/affdex-for-market-research/

• https://emotionminer.com

Bibliografia